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Investigação de crimes em e-mails
ISBN-13: 9783639618044 / Portugalski / Miękka / 2014 / 128 str.
No uso da tecnologia e-mail podem ser cometidos crimes virtuais, e em caso de investigacao judicial do crime, e necessaria a producao de provas digitais. Aplicam-se metodos cientificos para comprovacao de autoria, e assim, formalizacao do nexo causal. Apresenta-se neste trabalho um mecanismo para producao de provas digitais a partir de rastreamento em relacionamentos existentes em bases de e-mail auxiliando na formacao do nexo causal. Investigam-se os relacionamentos entre o usuario proprietario de uma base de e-mails e seus contatos a partir do agrupamento de conversacoes criminosas. A analise criminosa faz a comparacao por similaridade de palavras pertencentes a uma conversacao e as de um dicionario criminoso de palavras. Assim, sao agrupadas e classificadas as conversacoes de uma base de e-mails, que posteriormente sao visualizadas graficamente (grafos direcionados). No trabalho, estudam-se os metodos de classificacao (K-means no uso de diferentes funcoes - Euclidiana, Manhattan, Cossine e Jaccard, Naive Bayes, Arvore de Decisao e Maquinas de Vetor de Suporte)."
No uso da tecnologia e-mail podem ser cometidos crimes virtuais, e em caso de investigação judicial do crime, é necessária a produção de provas digitais. Aplicam-se métodos científicos para comprovação de autoria, e assim, formalização do nexo causal. Apresenta-se neste trabalho um mecanismo para produção de provas digitais a partir de rastreamento em relacionamentos existentes em bases de e-mail auxiliando na formação do nexo causal. Investigam-se os relacionamentos entre o usuário proprietário de uma base de e-mails e seus contatos a partir do agrupamento de conversações criminosas. A análise criminosa faz a comparação por similaridade de palavras pertencentes a uma conversação e as de um dicionário criminoso de palavras. Assim, são agrupadas e classificadas as conversações de uma base de e-mails, que posteriormente são visualizadas graficamente (grafos direcionados). No trabalho, estudam-se os métodos de classificação (K-means no uso de diferentes funções - Euclidiana, Manhattan, Cossine e Jaccard, Naïve Bayes, Árvore de Decisão e Máquinas de Vetor de Suporte).
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